自媒體管理系統 4.1 章 - 靈感採集：從此不再煩惱要發什麼內容

前情提提要

很多人問我，你是怎麼維持每天都有內容產出的？其實秘訣只有一個：持續的輸入。

在輸入（讀文章、看影片、滑 Threads）的當下，大腦就會自然產生自己的想法。其實每個人每天都會思考很多事情，只是當下我們沒有立馬記錄下來，之後很快就會忘掉。

這套系統強大的地方就在於：它能夠刺激我思考，並在我產生想法的瞬間，透過 AI 自動化流程直接把它轉化成草稿。

我的核心策略：借力權威，內化觀點

作為一個追蹤者（Follower）還不多的新手，我們講的話往往缺乏說服力。所以我選擇的方式是：**借用權威人士的內容，再加上自己的觀點。**這不僅讓內容看起來更有權威感，也降低了創作的門檻。

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技術架構：7 個關鍵的 n8n 工作流

為了實現 24 小時不間斷的靈感收集，我設計了 7 個核心的 n8n 工作流：

1. Feeds (Newspapper)
2. Feeds (Instagram)
3. Feeds (Threads)
4. Feeds (Twitter)
5. Feeds (YouTube)
6. Content Agent
7. Copy Drafter

這些工作流從各大平台抓取內容，並由 AI 進行分析處理。

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小應用程式工具箱

要讓這套「靈感收割機」轉起來，我們需要以下專業工具：

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把資訊流整合到 Notion：一覽無遺

採集到的內容會經過 AI 自動分析、打標籤，並按照數據表現（Performance）排列在我的 Notion 管理中。

Step 1：AI 自動分類與打標籤

採集到的內容會先經過 AI 分析總結、加上 TAG 等等，自動更新到我的 Notion 資料庫。

Step 2：Performance 導向的閱讀策略

我每天打開 Notion，會優先看 Performance 數據比較好的內容。例如：圖片中這支影片是高於該創作者平均 Views 數 3 倍有多，那它絕對有值得學習的 Hook 或內容邏輯。

Step 3：一鍵啟動 AI Agent 生成草稿

1. 在 Notion 的 Type 欄位選擇我安排好的 AI Agent 風格 Skill。
2. 我會把自己一些想法寫在 Ideas 欄位（可以不寫）。
3. 在 Read 欄位打勾。
4. 5 分鐘左右，系統就會自動幫我寫成草稿，並轉移到 #Content。

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AI Agent Skill 與 模型設定

這套系統的 AI Agent 風格設定。這些 Skill 我都部署在 Zeabur 上。

使用的 AI 模型推薦

我目前使用的是 Open Router 上的模型，成本極低且穩定：

• 草稿生成：推薦使用 nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free。
• RSS 分析與過濾：在使用免費的 Step 3.5 Flash (free) 或 Arcee AI: Trinity Large Preview (free)。
  • 在 Open Router 只要儲值 10 美元，這些免費模型每個月可以打 100 萬次 Request，幾乎等於免費使用。

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全手動搭建指南

這套系統雖然強大，但初始設定需要一點耐心。以下我將拆解各個組件的安裝與連結方式。

1. 準備工作：下載資源與 Notion 資料庫設定

這是整個系統的地基，請按照步驟將所需資源準備好。

• 下載 7 個核心工作流：請至 charlsondou 產品頁面 下載這套系統的 7 個 n8n 工作流 Json 檔。
• Notion 範例資料庫：
  • 匯入我的 一人公司經營系統 (Template) 範例資料庫到你的 Notion workspace。
  • ⚠️ 關鍵步驟：匯入後，#Feeds 與 #Author 範例資料庫請務必點擊右上角的 ... 選單 -> Add connections，重新連結你之前在 Notion 開發者後台申請的 Integration (API)。
  • 至於草稿生成的去向 #Content Database，你可以把我們在「多平台發文系統」那章建立的同一張資料庫的內容轉移到這裡的 #Content (Template)。

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2. Tiny Tiny RSS (TTRSS) + RSS-HUB (Zeabur 快速部署)

這兩個工具是系統的「內容集散地」。好消息是，它們都可以在 Zeabur（這是聯盟行銷 + 輸入我的優惠碼 charlsondou 享有額外優惠）上一鍵快速部署。

第一步：部署 RSS-HUB

1. 在 Zeabur 搜尋 「RSSHub」 並點擊安裝。
2. 安裝完成後，你會看到兩個服務：Redis 與 RSSHub。
3. 進入 RSSHub 服務，在 Networking 標籤頁下方點擊 Generate Domain，自訂一個你的專屬網址。
4. Radar 助手：在 Chrome 瀏覽器安裝 RSSHub Radar 擴充功能，並在 General 設定中填入你剛剛產生的系統網址。以後只要網頁有 RSS 來源，Radar 就會自動偵測。

第二步：部署 Tiny Tiny RSS (TTRSS)

1. 同樣在 Zeabur 搜尋 「TinyTinyRSS」 並安裝。
2. 安裝後同樣在 Networking 產生一個 Domain，等綁定成功後點擊網址進入 TTRSS 頁面。
3. 初次登入：預設帳號為 admin，密碼為 password。進去後請立刻到右上角 偏好設定 -> 使用者 更改密碼或建立新帳號。

第三步：訂閱與管理 (OPML 匯入)

1. 匯入範例：到 偏好設定 -> 摘要 -> OPML 匯入我提供給你的 OPML 檔案。匯入後，左側會出現預設的分類與訂閱源。（內含我的訂閱源分享給你）
2. 新增與刪除：
   • 刪除：在訂閱源點右鍵 -> 編輯摘要 -> 取消訂閱。
   • 你可以在每個訂閱源上右鍵 → 編輯摘要 → 參考該連結去新增你需要的帳號
   • 新增 (以 YouTube 為例)：YouTube 的連結格式通常為 `https://{你的rss hub domain}/youtube/user/@{username}`。
   • 點擊右上角三條橫線 -> 訂閱摘要，貼上網址並選擇對應分類（如：YouTube）即可完成訂閱。
3. 下載 OPML 檔案

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3. 各核心工作流設定解析

這套系統包含多個不同平台的工作流，我將逐一拆解它們的設定細節。

💡 節點顏色圖例說明：
🟢 需要你手動改動/輸入參數的節點
🔴 系統已經寫好，不需要去動它的節點

3.1 Feeds (Instagram)

這工作流內包含兩條自動化流程：

流程一：每日抓取最新 Reels

這條流程由名為 Instagram-Tools 的 Scheduled Trigger 觸發，設定為每天只執行一次。

1. Setting 🟢：請在此節點設定 reels_results_limit 與 only_posts_newer_than 參數。

   • reels_results_limit：我預設為 3，代表每天從各帳號抓取最近的 3 支 Reels。如果對方當天發布了 4 支，則只會抓取最新的 3 支。
   • only_posts_newer_than：我預設為 1 day，只抓取過去 24 小時內的新影片（你也可以根據需求調整為更長的時間）。

2. Get Data (Author) 🔴：到 Notion 的 #Author 資料庫中，找出我登記的創作者。（這個節點只需要確認有正確指向 Notion 的 #Author Database 即可）

   • 設定要件：在 Notion 中，只需確保 Platform 欄位為 Instagram，且 Link 欄位貼上他們 IG 主頁的連結（注意：最後不要有斜線 /）。第一次執行成功後，其他欄位 n8n 會自動補齊。

3. Aggregate & Build Json 🔴：將取出的 IG 連結聚合成一包，並轉換為適合 Apify 接收的格式。

4. Instagram Scraper 🔴：呼叫 Apify 爬取這些帳號在過去 24 小時內發佈的 Reels。

   • 設定 API Key：前往 Apify（這是聯盟行銷連結）→ Console -> Settings -> API & Integrations -> Create a new token。回到 n8n，在該節點新增 Credential 並貼上 Token，其他設定保持預設即可。
   • 費用提醒：Apify 每月有 5 美元的免費額度。此 InstagramScraperActor 的計費方式約為 2.7 美元 / 1000 筆結果。

   

5. No Post? In Pinned? 🔴：過濾機制，把帳號的「置頂影片」排除掉，避免重複抓取舊資料。

6. Loop Over Items & Download 🔴：將抓到的影片清單一一拆解，並實際下載影片檔案。

7. Whisper 🔴：將下載的影片聲音轉換成文字。

   • 設定 API Key：你需要去 OpenAI 申請 API Key。在該節點的 Header Auth 新增 Credential，Name 設為 Authorization，Value 設為 `Bearer {你的 OPENAI API KEY}`。

8. Basic LLM Chain (AI Agent)🔴：利用 AI 分析逐字稿，輸出 Title、Summary 及 Category。

   • 這裡同樣使用 OpenRouter 的免費模型（如 StepFun: Step 3.5 Flash 或 Arcee AI: Trinity）。
   • 設定 API Key：在 OpenRouter Chat Model 節點新增一個 Credential 填入 OpenRouter API Key。推薦使用免費的 StepFun: Step 3.5 Flash 或 Arcee AI: Trinity Large Preview。

   

9. Chunk Caption & Chunk Block 🔴：檢查 AI 輸出的 Summary 或原文是否超過 2000 字（Notion 單一 Block 的上限）。若超過，會自動切段處理。

10. Notion 資料庫聯動邏輯：

    • Get Author ID 🔴：檢查 Notion 是否已存在該作者連結，決定後續動作。
    • Add Page (Feeds) 🔴：若作者已存在，直接把新影片內容存入 #Feeds。
    • Create ID (Author) / Create Page (Feeds) 🔴：若作者不存在（通常不會發生，因為這是手動建的），會先建立 Author 再建立 Feeds。
    • Update (Author) 🔴：最後，將這篇新建的 Feed 關聯回該 Author 頁面，為未來的創作者數據分析做準備。

流程二：Instagram CLV Counter (歷史數據更新)

這是一條輔助流程，同樣每天執行一次。

• 功能：它會專門回溯過去 2 天 的 Reels，重新抓取並更新 Likes, Views, Comments 等互動數據。
• 目的：社群內容發佈後 48 小時內數據變化較為準確，這更新能讓我們更準確地分析該創作者的內容成效。

💡 小撇步：如果你想回溯更久以前的數據，只需在 Get Data (Feeds)1 節點中，將 Date 欄位的 On Or After 設為：{{ $now.minus({ days: 2 }).toISO() }}，並將其中的 2 改為 3、10 或 20 等天數即可。但請注意，回溯天數越多，Apify 的爬取費用也會隨之增加。

3.2 Feeds (Newspapper)

這是抓取 RSS 新聞核心的邏輯：

• Business RSS 🔴：這是一個 Scheduled Trigger，設定為每 15 分鐘檢查一次 TTRSS 是否有更新。
• Setting 🟢：請在此節點輸入以下必要資訊：
  • ttrss_login_username = `{你的 ttrss 帳號名}`
  • ttrss_login_password = `{你的 ttrss 密碼}`
  • ttrss_endpoint_url = `https://{你的 ttrss domain}/api/`
  • ttrss_feed_id = `{該分類 ID}`(💡 如何拿分類 ID：先輸入好帳號密碼與 Endpoint 後手動執行一次，在後面 Session ID 節點的 Output data 中，每個標題上方就會顯示該分類的 ID。)。
  • browserless_endpoint_url = `https://{你的 domain}/scrape`
  • browserless_token = `{輸入 Zeabur Overview 顯示的 Token}`

1. Login 🔴：登入你的 TTRSS 系統，此節點不需要修改。
2. Session ID 🔴：取得暫存憑證，其 Output data 中在每個標題上方會顯示該分類的 ID。
3. Get Headlines 🔴：利用剛剛取得的 Session 抓取未讀文章。
4. Split Out & Loop Over Items 🔴：將抓到的一大包資料拆分，並一個一個往下傳送。
5. Get Article 🔴：抓出單一 RSS 節點的文章全文內容。
6. Use Browserless? 🔴 (條件判斷)：有些網站 TTRSS 抓不到資料，我在這裡設定了 Regex 比對 `{我需要用 Browserless 的網站名}`（例如 CNET、Young Upstarts 等）。如果你新增了抓不到資料的來源，請更新這個節點的 Conditions。
   • Yes (需要 Browserless) -> Get Article2 🔴：向你的 Browserless 伺服器發送請求。*(如果你還沒安裝，同樣可以在 Zeabur 快速部署 Browserless，在 Zeabyr 搜尋 Browserless 並點擊快速部署即可，完成後在 Networking 綁定 Domain，然後在 n8n 的 Setting 節點的 browserless_endpoint_url 中填入 `https://{你的 domain}/scrape`。)，browserless_token 剛是 Zeabur 該 Browserless 專案 Overview 裡面看到的 Token。)*如果不成功，則進入 Get Article2 🔴 將該文章標示為已讀，跳過處理。
   • No (直接成功) -> To Markdown 🔴：將 HTML 轉為 Markdown，讓 AI 更容易閱讀。
7. Information Extractor 🔴 (AI Agent)：重點節點！負責產出 1. 總結、2. 標題、3. 分類。
   • 設定 API Key：在 OpenRouter Chat Model 節點新增一個 Credential 填入 OpenRouter API Key。推薦使用免費的 StepFun: Step 3.5 Flash 或 Arcee AI: Trinity Large Preview。
8. Update Article 🔴：完成讀取後，回到 TTRSS 將該文標記為已讀。
9. Json Success? 🔴：防呆機制，檢查 AI 是否成功產出。
10. Chunk Caption & Chunk Block 🔴：若 AI 總結或原文超過 2000 字（Notion 單一 Block 上限），自動切段。
11. Create Feeds 🔴：最終摘要建立到 Notion 的 #Feeds（這個節點只需要確認有正確指向 #Feeds Database 即可）。

3.3 Feeds (YouTube, Threads, Twitter)

這三個平台的工作流與 IG 最大的不同在於：它們是透過 TTRSS 作為中繼站的。因為 TTRSS 本身具備「過濾已讀訊息」的功能，所以就算 Scheduled Trigger 設定為每 1 小時抓取一次，也絕對不會重複抓到同一篇內容。

以下我們以 Feeds (YouTube) 為例來拆解：

• Scheduled Trigger 🔴：設定為每小時執行一次。
• Setting 🟢：請在此節點輸入以下必要資訊：
  • ttrss_login_username = `{你的 ttrss 帳號名}`
  • ttrss_login_password = `{你的 ttrss 密碼}`
  • ttrss_endpoint_url = `https://{你的 ttrss domain}/api/`
  • ttrss_feed_id = `{該分類 id}`(💡 如何拿分類 ID：先輸入好帳號密碼與 Endpoint 後手動執行一次，在 Session ID 節點的 Output data 中，每個標題上方就會顯示該分類的 ID。)。
  • email = `{你的 email}`

1. Login 🔴：登入你的 TTRSS 系統。
2. Session ID 🔴：取得暫存憑證，其 Output data 中在每個標題上方會顯示該分類的 ID。
3. Get Headlines 🔴：利用剛剛取得的 Session 抓取未讀文章。
4. Split Out & Loop Over Items 🔴：將抓到的一大包資料拆分，並一個一個往下傳送。
5. Get Article 🔴：抓出單一 RSS 節點的文章全文內容。
6. Get Video CLV 🔴：這是一個 Google HTTP Request 節點，用來抓取影片的 Likes、Views、Comments 等互動數據。
   • 注意：這裡不需要使用付費的 Apify，因為 YouTube 官方就有提供 API。你只需要設定好 OAuth2 API 即可（詳細教學可參考：Google OAuth 憑證申請指南）。
7. Switch 🔴：過濾機制。有些創作者會發布僅限「頻道會員」觀看的優先影片，這個節點會把這些一般人還看不到的影片擋下來。
8. Youtube Transcript 🔴：利用 Apify Actor 抓取這部 YouTube 影片的 CC 字幕（這組 Actor 的計費方式約為 $10 美元 / 1000 筆結果）。
9. Empty Content? 🔴 (條件判斷)：檢查有沒有成功抓到字幕。
   • True (抓不到字幕 / Apify 出錯) -> 進入 Send a message 🔴 節點：透過 Gmail 發送錯誤通知給我們自己提醒我們 Apify 可能出錯了。接著進入 Update Article 🔴 提早將該 RSS 標記為已讀，避免 n8n 無限迴圈重試。
   • False (成功抓取) -> 順利進入 To Markdown 🔴 節點，將內容轉換成 AI 好讀的格式。
10. 後半段處理：接下來的 Basic LLM Chain (呼叫 Open Router 產出標題、總結、分類)、Chunk Caption、Chunk Block，一直到寫入 Notion 資料庫的驗證（Get Author ID、Add Page 等），整套邏輯與 IG 工作流一模一樣。

流程二：Youtube CLV Counter (歷史數據更新)

這是一條輔助流程，同樣每天執行一次。

• 功能：它會專門回溯過去 2 天 的影片，重新抓取並更新 Likes, Views, Comments 等互動數據。
• 目的：社群內容發布後 48 小時內數據變化最大，持續追蹤能讓我們更準確地分析該創作者的內容成效。

💡 小撇步：如果你想回溯更久以前的數據，只需在 Get Data (Feeds) 節點中，將 Date 欄位的 On Or After 設為：{{ $now.minus({ days: 2 }).toISO() }}，並將其中的 2 改為 3、10 或 20 等天數即可。但請注意，回溯天數越多，Apify 的爬取費用也會隨之增加。

注要事項

新增追蹤對象的邏輯差異：

• Instagram：由於 IG RSS 極不穩定，若要追蹤新帳號，請直接到 Notion 的 #Author 資料庫中新增資料（填寫 Link 與 Platform）。
• YouTube、Twitter (X)、Threads：這三者我們是透過 TTRSS 穩定管理的，若要追蹤新帳號，你必須在 TTRSS 網頁端新增訂閱源，千萬不要跑到 Notion 裡去加。

3.4 Content Agent (觸發 AI 寫手 & Zeabur 部署邏輯)

這支工作流負責將你過濾並挑選好的素材送到 AI 面前。

1. Scheduled Trigger：設定為每 5 分鐘執行一次。它會去掃描 Notion 的 #Feeds 資料庫。
   • 觸發條件：當你把一篇文章的 Read 打勾、Type 選擇了想要的 AI Agent 風格、且 Status 是 Not Started 時，這筆資料才會被抓出來。
2. Loop Over Items -> Get Child Blocks -> Aggregate：一筆一筆將原本的圖文內容抓出並合併。
3. Send to Content-Agent (核心 API 呼叫)：將合併好的資料，打 API 到你部署在 Zeabur 上的 Content Agent 專案 (`https://{你的 content agent 專案 domain}/api/generate`)。

Note

部署 Content Agent 到 Zeabur 步驟：

1. 前往 GitHub 下載我的 Content Agent 專案 到你的電腦下。

2. 路徑 Content-Agent/author_dna 裡，把 Notion #Content 發佈過的貼文匯出成 csv 檔案放進來。

3. 放上你的 Github 帳號。

4. 在 Zeabur 綁定你的 GitHub，並選擇這個剛放好的專案進行部署。建立完成後，在 Networking 分頁產生一組 Domain。

5. 設定環境變數：進入 Zeabur 專案 -> Variable -> Edit Raw Variables，填入以下資訊：

   • OPENROUTER_API_KEY= `{你的_OpenRouter_API_KEY}`
   • OPENROUTER_MODEL= `{你的_OpenRouter_Model}` （我最近是用 nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free）
   • RETURN_WEBHOOK_URL= `https://{你的_n8n_domain}/webhook/copy-drafter` (這是稍後 Copy Drafter 工作流的 Webhook 網址)
   • PORT=3000

   

💡 作者理念分享：為什麼我不做「全自動」發佈？
系統會根據你 Type 所選的 Agent Skills (Prompt) 來生成草稿。但我一再重申：AI 的作用是「協助」。

就算今天 AI 寫出來的貼文「毫無 AI 味」，我依然不會直接發佈。因為太過依賴 AI 會極快地降低我們自身的表達能力與思考深度。我不希望自己變成一個在網路上侃侃而談，線下見面卻毫無靈魂的人。除非我在做的是「矩陣帳號」（帳號人設不代表我本人），才會 100% 全自動化。

3.5 Copy Drafter (自動建立草稿)

這支工作流負責接收 Zeabur 上 AI 寫手產出的文章，並寫回 Notion。

1. Webhook 節點：這是觸發點，負責接收 Content Agent 處理完畢打回來的資料。
   • 路徑設定：預設 Path 是 copy-drafter。這就是前面 Zeabur RETURN_WEBHOOK_URL 填寫的目標網址 (記得是 Production URL)。
   • 收到的 body 會包含 `{notion_id}` 以及生成的 `{results}` 草稿等資訊。
2. Get Data (Feed) -> Get Child Blocks -> Aggregate：利用傳回來的 notion_id，去 Notion #Feeds 找回當初的那篇素材原文，並將原文擷取合併。
3. Chunk Block 節點：為符合 Notion API 單一區塊字數限制，將長篇草稿切段。
4. Create Content 節點：最後，在我們的 #Content 資料庫（也就是我們多平台發文系統共用的那張核心資料庫）中，自動建立一筆新的草稿。
   • 我預設勾選了發布到四個平台：["Threads", "Facebook", "LinkedIn", "Discord"]。你可以在這個節點的 Platform 欄位依據個人需求自行更改。

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總結

這套自媒體管理系統 4.1 章的設計初衷，是為了讓創作者從瑣碎的「找素材」中解脫出來。
不再需要每天對著空白螢幕發愁，而是讓整個互聯網成為你的墨水瓶。

記住：保持輸入，保持思考，剩下的交給自動化。

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